多尺度心脏图像数据：小动物模型全心脏及其内部细胞结构成像

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256:85ede95ebdb793e1a5674cae1c58ff930317da9d46488cadb078a4d168ee3c54

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集是一个多尺度心脏成像数据集，旨在通过关联成像技术同时获取心脏的整体形态和超微结构信息。数据集包含小动物（如小鼠）心脏的三维图像数据，其中宏观结构通过微计算机断层扫描（micro-CT）成像，而细胞水平的超微结构则通过扫描电子显微镜（SEM）获取。数据通过统一的样本固定和染色流程制备，确保在同一个样本上实现多尺度成像的关联性。该数据集主要用于先天性心脏缺陷等心脏疾病的研究，支持对心脏结构异常与细胞水平紊乱之间关联的探索，为心脏病理机制和疾病建模提供多尺度影像学基础。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。